IPFormer: Visual 3D Panoptic Scene Completion with Context-Adaptive Instance Proposals

📄 arXiv: 2506.20671v2 📥 PDF

作者: Markus Gross, Aya Fahmy, Danit Niwattananan, Dominik Muhle, Rui Song, Daniel Cremers, Henri Meeß

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-25 (更新: 2025-10-24)

期刊: Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025

💡 一句话要点

提出IPFormer以解决视觉3D全景场景补全问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 全景场景补全 上下文自适应 实例提议 视觉理解 3D重建 移动机器人 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的全景场景补全方法主要基于LiDAR数据，基于相机图像的研究仍然较少，限制了其应用。
  2. 本文提出的IPFormer通过上下文自适应实例提议，在训练和测试阶段动态调整查询，提升了3D全景场景补全的效果。
  3. 实验结果显示，IPFormer在领域内性能上达到最先进水平，且在领域外数据上具有优越的零-shot泛化能力，运行时间减少超过14倍。

📝 摘要（中文）

语义场景补全（SSC）已成为联合学习场景几何和语义的关键方法，推动了移动机器人导航等下游应用的发展。全景场景补全（PSC）通过整合实例级信息，提升了场景理解中的对象级敏感性。然而，基于相机图像的方法仍然未被充分探索。为了解决这一问题，本文提出了IPFormer，这是首个在训练和测试阶段利用上下文自适应实例提议的方法，专注于视觉基础的3D全景场景补全。IPFormer通过从图像上下文中派生的全景实例提议自适应初始化查询，并通过基于注意力的编码和解码进一步细化这些提议，以推理语义实例与体素之间的关系。实验结果表明，该方法在领域内性能上达到了最先进水平，并在领域外数据上展现出优越的零-shot泛化能力，同时运行时间减少超过14倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于视觉的3D全景场景补全问题。现有方法在测试阶段使用固定的查询，无法根据观察到的场景动态调整，导致性能受限。

核心思路：IPFormer通过上下文自适应实例提议，在训练和测试阶段动态初始化和调整查询，以更好地适应具体场景，从而提升补全效果。

技术框架：IPFormer的整体架构包括上下文自适应实例提议生成模块、基于注意力的编码模块和解码模块。首先，从图像上下文中生成实例提议，然后通过编码和解码过程推理语义与体素之间的关系。

关键创新：IPFormer的主要创新在于引入上下文自适应实例提议，允许在训练和测试阶段动态调整查询，与传统方法相比，显著提升了场景理解能力。

关键设计：在设计中，IPFormer使用了特定的损失函数来优化实例提议的生成，并采用了多层次的注意力机制来增强语义推理能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，IPFormer在领域内的性能达到了最先进水平，并在领域外数据上展现出优越的零-shot泛化能力，运行时间减少超过14倍，显著提升了效率和准确性。

🎯 应用场景

该研究在移动机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升场景理解能力，IPFormer能够支持更复杂的导航和交互任务，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Semantic Scene Completion (SSC) has emerged as a pivotal approach for jointly learning scene geometry and semantics, enabling downstream applications such as navigation in mobile robotics. The recent generalization to Panoptic Scene Completion (PSC) advances the SSC domain by integrating instance-level information, thereby enhancing object-level sensitivity in scene understanding. While PSC was introduced using LiDAR modality, methods based on camera images remain largely unexplored. Moreover, recent Transformer-based approaches utilize a fixed set of learned queries to reconstruct objects within the scene volume. Although these queries are typically updated with image context during training, they remain static at test time, limiting their ability to dynamically adapt specifically to the observed scene. To overcome these limitations, we propose IPFormer, the first method that leverages context-adaptive instance proposals at train and test time to address vision-based 3D Panoptic Scene Completion. Specifically, IPFormer adaptively initializes these queries as panoptic instance proposals derived from image context and further refines them through attention-based encoding and decoding to reason about semantic instance-voxel relationships. Extensive experimental results show that our approach achieves state-of-the-art in-domain performance, exhibits superior zero-shot generalization on out-of-domain data, and achieves a runtime reduction exceeding 14x. These results highlight our introduction of context-adaptive instance proposals as a pioneering effort in addressing vision-based 3D Panoptic Scene Completion.